Ch. 9 Notes

# Z vcalibri

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Unformatted text preview: #a#r#e# #c#o#d#e#d# #a#s# ## 1## #a#n#d# #a#p#p#e#a#r# #a#s# #c#i#r#c#l#e#s# #i#n# #t#h#e# #s#c#a#t#t#e#r#p#l#o#t#;# #t#h#e# #w#o#m#e#n# #a#r#e# #c#o#d#e#s# #a#s# ## 2## #a#n#d# #a#p#p#e#a#r# #a#s# #s#q#u#a#r#e#s# #i#n# #t#h#e# #s#c#a#t#t#e#r#p#l#o#t#.####### ######################D#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= ##### ############# ###F#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= #^###A) Do you think there is a clear pattern? Describe the association between weight and height.###################H#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=############# #########z###,4# þ###4#########\$Ý4#Îv= ####There is a moderately strong, positive association between weight and height. The variation in weight is larger for larger values of height.###########################K#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= ##### ############# ###M#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= #H###B) Comment on any differences you see between men and women in the plot.############## ###O#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=############# #########z###,4# þ###4#########\$Ý4#Îv= ####Men, on average, appear to be taller and heavier than women. We can clearly see two groups (with some overlap) in tis scatterplot.#####################Q#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=#############I#####z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= ##### ############# ###S#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= ####C) Do you think a linear model from the set of all data could accurately predict the weight of a student with height 70 inches? Explain.################U#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=############# ####### #########z###,4# þ###"##########\$Ý4#Îv= #N###S#i#n#c#e# #t#h#e#r#e# #a#p#p#e#a#r#s# #t#o# #b#e# #a# #d#i#f#f#e#r#e#n#c#e# #b#e#t#w#e#e#n# #m#e#n# #a#n#d# #w#o#m#e#n# #i#n# #t#h#e# #p#l#o#t#,# #i#t# #i#s# #n#o#t# #c#o#r#r#e#c#t# #t#o# #u#s#e# #a# #m#o#d#e#l# #o#b#t#a#i#n#e#d# #b#y# #t#h#e#s#e# #d#a#t#a# #t#o# #m#a#k#e# #a# #p#r#e#d#i#c#t#i#o#n#.# # #N#o#t#e# #t#h#a#t# #w#e# #c#a#n#n#o#t# #s#e#p#a#r#a#t#e# #t#h#e# #d#a#t#a# #i#n#t#o# #m#e#n# #a#n#d# #w#o#m#e#n# #t#o# #p#e#r#f#o#r#m# #s#e#p#a#r#a#t#e# #r#e#g#r#e#s#s#i#o#n#s# ## #w#e# #m#u#s#t# #p#e#r#f#o#r#m# #m#u#l#t#i#p#l#e# #r#e#g#r#e#s#s#i#o#n#s# #o#n# #t#h#e# #d#a#t#a#.# ### ###ò###ó###%######################X#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=#######################z###,4# þ###4#########\$Ý4#Îv= #¨###Example 6 Each of these scatterplots shows an unusual point. For each, tell whether the point is a high-leverage point, would have a large residual, or is influential.#### ####################Z#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= ##### ########## ]###g#####z###W###X###^###f### [email protected] u@.Íc@########### ###`#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###########z###Ý4#Îv=###############c#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###########z###Ý4#Îv=###############f#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= ##### ############# ###j#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= ####High leverage####################l#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= #####Influential##############n#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= #####Small residual###################q#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=############# #####z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= ###s#####z###y## x## ###### #####Not high leverage############# ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= #####Large residual###################u#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= #####Influential##############x#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= ####High leverage####################z#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= #####Small residual###################|#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= #####Not influential##################~#####z###y## x## ###### ###\$Îv=Îv=###################z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= ##### ############# ###########z###y## x## ###### ##\$###\$Îv=Îv=###############################z###y## x## ###### ###\$&##\$Îv=Îv=###############################z###,4# þ###4#########\$Ý4#Îv= #V###As before, beware of lurking variables and faulty assumption of causation.QUICK RECAP####K##################z#######R###Ú#######À## #### ###Îv=######" ####C#a#l#i#b#r#i#########*#########ÿ##############z###,4# þ###4#####\$Ý4#Îv= ##### #####################z###y## x## ##...
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## This note was uploaded on 12/12/2012 for the course MATH 1681 taught by Professor Staff during the Fall '11 term at North Texas.

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